朱锟鹏
- 作品数：54 被引量：83H指数：5
- 供职机构：中国科学院合肥物质科学研究院更多>>
- 发文基金：中国科学院“百人计划”国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺自动化与计算机技术机械工程航空宇航科学技术更多>>
- 一种高速铣削刀具磨损自动监测方法
- 本发明公开了一种高速铣削刀具磨损自动监测方法，属于精密制造领域。成像装置在数控程序设定的加工间歇正对刀具端部并多次采集图像，刀具为数控铣床的铣刀，对采集到的每张图像的中部区域(包含刀具所在的区域)进行灰度均方差统计，均方...
- 朱锟鹏 戴宜全 余小龙 施云高
- 文献传递
- 激光熔化沉积制备Ti6Al4V合金的微观组织与硬度性能研究被引量：1
- 2023年
- Ti6Al4V合金广泛应用于航天航空领域多种重要部件的制造,然而其硬度低,仅为高强度钢硬度的60%~70%,严重制约了其推广应用。本工作采用激光熔化沉积技术制备Ti6Al4V合金样品,分析了激光工艺参数对单道熔覆层物相组成、微观组织及显微硬度的影响。物相分析结果表明,柱状晶内部主要由针状α’相组成,β相含量较少;组织尺寸分析结果表明,相较于高能量输入,在低能量输入下针状α’相马氏体组织会更加细小;结合组织尺寸和硬度检测结果分析,硬度性能受针状α’相尺寸影响,随扫描速度的增加或激光功率的减小硬度性能呈现增大趋势,在1200~1600 W的功率范围内,硬度性能不仅受组织尺寸影响,还受气孔缺陷的影响,由于气孔缺陷的产生进一步降低致密度导致硬度性能大幅度下降。在本工作所采用的工艺参数中,在激光功率为1200 W、扫描速度为15 mm/s时得到的试样有最大硬度值415HV,硬度相比Ti6Al4V合金基板提升了27.59%。
- 崔志伟林昕朱锟鹏
- 关键词：激光熔化沉积激光熔覆TI6AL4V
- 基于物理引导在线更新的刀具磨损诊断和寿命预测方法
- 本发明公开了一种基于物理引导在线更新的刀具磨损诊断和寿命预测方法，包括首先通过传感器信号降噪处理构建训练集，搭建双模块神经网络模型进行预训练；同时建立分阶段磨损物理模型，通过粒子滤波算法将两者预测值动态融合，利用状态方程...
- 朱锟鹏王硕李申申李俊袁德志
- 一种微铣削加工刀具跳动参数的快速识别方法
- 本发明公开一种微铣削加工刀具跳动参数的快速识别方法，其步骤包括：1分别建立刀具坐标系、工件坐标系和机床主轴坐标系；2定义刀具跳动参数；3对工件进行槽铣加工试验，并记录工件在工件坐标系中承受的铣削力；4数据处理并得到最大铣...
- 朱锟鹏 施云高 李国超 张宇
- 文献传递
- 基于判别字典学习的刀具磨损状态分类
- 2025年
- 传统的数据驱动刀具磨损状态分类依赖于特征的提取与选择,极大影响分类性能。为了实现自动提取刀具磨损状态对应的特征,提出一种基于判别字典学习的刀具磨损状态分类模型(DDLC),此模型联合用于稀疏表示的判别字典和用于模式识别的线性分类器,模型的结构简单、复杂度低、准确率高。在训练阶段,为了增强字典学习的可判别性,在字典学习过程中引入判别稀疏编码误差、重构误差和分类误差,建立了统一的字典学习优化目标。同时将多方向力进行数据级融合作为模型的输入信号。与其他经典的刀具磨损状态监测模型进行比较,所提模型的准确率和F1分数分别为98.46%和97.62%,证明了DDLC方法在刀具磨损状态分类方面的有效性和优越性,其检测精度满足实际加工需求,为刀具磨损状态监测提供了一种新方法。
- 罗长源袁德志李申申朱锟鹏
- 关键词：数据融合
- 基于高斯过程潜力模型的刀具磨损预测被引量：5
- 2023年
- 刀具磨损预测对于提高加工精度和生产效率具有重要意义。刀具磨损预测模型主要包括基于物理的模型和基于数据驱动的模型。基于物理的模型一般使用经验公式或简化公式对刀具磨损过程进行建模,在切削参数变化的情况下其预测精度通常会变低。另一方面,数据驱动模型通过测量数据来估计刀具磨损,没有考虑刀具磨损机理,导致模型泛化性和结果可解释性较差。为了解决这些问题,提出了一种新的用于刀具磨损预测的高斯过程潜力模型。所提出的模型使用高斯过程对刀具磨损物理模型的未知参数进行建模,建立了一个物理信息机器学习模型。高斯过程潜力模型不仅避免了物理模型的参数识别,而且挖掘了来自物理域和数据域的隐藏信息。此外,通过将物理模型与高斯过程的协方差函数相结合,构建了一个物理信息协方差函数来约束模型的输出,提高了预测精度。多工况试验结果表明,所提方法的绝对平均误差和均方根误差分别为2.5945、3.7408,比传统数据驱动模型的预测误差要更小,预测精度进一步提升。
- 刘洪成袁德志朱锟鹏
- 关键词：高斯过程
- 基于物理引导深度学习网络的刀具磨损状态在线监测方法
- 本发明公开了一种基于物理引导深度学习网络的刀具磨损状态在线监测方法，是结合了刀具磨损退化过程中的物理规律与深度学习技术，并包括：1、采集加工实验数据并构建实际训练数据集；2、物理模型扩充训练数据样本并构建仿真训练数据集；...
- 朱锟鹏王硕李申申李俊袁德志
- 机理引导数据驱动的选区激光熔融过程熔池形貌演化预测方法
- 本发明公开了一种机理引导数据驱动的选区激光熔融过程熔池形貌演化预测方法，其步骤包括：1、构建熔池图像数据集；2、通过对熔池图像进行处理，提取熔池的长度、宽度和面积、周长、纵横比等形貌特征；3、构建熔池样本和标签；4、利用...
- 朱锟鹏王齐胜林昕毛杨坤
- 一种面向小样本数据的刀具磨损状态在线监测方法
- 本发明公开了一种面向小样本数据的刀具磨损状态在线监测方法，包括：1利用切削加工动力学模型和刀具磨损模型生成机理数据集，扩充训练数据样本；2通过一个内外训练策略，规范深度网络学习过程，解决小样本多工况下训练过程收敛困难的不...
- 朱锟鹏 李申申李俊 王硕
- 一种选区激光熔融过程熔池尺寸的实时预测方法
- 本发明公开了一种选区激光熔融过程熔池尺寸实时预测方法，其步骤包括：1、构建熔池图像数据集；2、通过对熔池图像进行处理，提取熔池的长度、宽度和面积；3、提取与激光功率、扫描速度、功率密度和扫描策略相关的工艺特征；4、构建基...
- 朱锟鹏王齐胜施云高陈红
